加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-feryramadhanc
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 加州, 空间数据, 经济
数据概述：
该数据集包含来自加州地区房地产市场的数据，记录了加州各个街区的房屋价格及相关经济和地理特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为某个时间点的加州房地产市场横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州地区，包括经纬度信息，可用于空间分析。
数据维度：数据集包括多个关键变量，如：MedInc（街区收入中位数），HouseAge（房屋年龄），AveRooms（平均房间数），AveBedrms（平均卧室数），Population（街区人口），AveOccup（平均入住率），Latitude（纬度），Longitude（经度），house_price（房屋价格）。
数据格式：CSV格式，文件名为1697763594450-california_dataset.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和空间数据分析。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于房地产市场研究、经济学研究，以及空间统计分析等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，如房价预测、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、住房政策制定，以及房地产市场监管。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实训素材，帮助学生理解房价影响因素和建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响房价的因素，建立预测模型，以及进行空间数据的可视化和分析，从而帮助用户做出更明智的决策。
